|
|
Semantic relation extraction from unstructured data in the business domain
Rampula, Ilana ; Pecina, Pavel (vedoucí práce) ; Kuboň, Vladislav (oponent)
V posledních letech se využití textové analytiky v komerční sféřě postupně stává významým tématem pro vědecké a praktické aplikace. Zaměřili jsme se na určování vztahů mezi entitami z dat dodaných partnerskou společností. Analýza textu z této sféry ale vyžaduje jiný přístup: počítání s nepřesnostma a specifickými atributy. V této práci jsme se rozhodli ukázat využití dvou metod pro určování vztahů: tzv. Snowball systém a Metodu vzdáleného dohledu (z angl. Distant Supervision), které jsme přizpůsobili pro dodaná data. Dané metody byli implementovány pro využití strukturovaných a nestrukturovaných dat z firemní databáze. Klíčová slova: Získavání informací, Určování vztahů mezi entitami, Textová analytika, Distant Supervision, Snowball
|
|
|
Content-based exploration of unstructured data
Čech, Přemysl ; Lokoč, Jakub (vedoucí práce) ; Barthel, Kai Uwe (oponent) ; Gudmundsson, Gylfi Thor (oponent)
Efektivní analýza, vyhledávání a procházení libovolných multimediálních kolekcí je stále náročný úkol. Pro potřeby porovnání multimediálních objektů musí být nejprve definován model podobnosti. Ten popisuje, jak zpracovat obsah jednotlivých objektů a jak z něj následně vytěžit klíčové vlastnosti, které lze použít pro porovnání dat. Tento úkol není snadný, protože existuje mnoho způsobů, jak porozumět obsahu multimediálních objektů. S rostoucí velikostí dat je navíc průzkum a analýza současných multimédiální databází mimořádně výpočetně náročná. Vědci proto zkoumají podpůrné indexační struktury, které mohou efektivně vyhodnotit podobnostní dotazy a dokážou reagovat na požadavky uživatelů téměř v reálném čase, a to dokonce i na datových sadách obsahujících až miliardy objektů. Dalším velmi důležitým aspektem jakéhokoliv vyhledávacího systému je uživatelské rozhraní pro definování dotazů a prezentaci získaných výsledků. Multimediální systém by měl nabízet různé možnosti pro formulaci uživatelských dotazů. Ty se hodí zejména v situacích, kdy uživatel nedokáže specifikovat ideální dotaz nebo příklad pro vyhledávání. V neposlední řadě je pro úspěch jakéhokoliv vyhledávacího sytému nezbytné přehledné a snadno čitelné rozhraní pro zobrazování získaných dat. V této disertační práci představujeme mnoho aspektů...
|
|
|
Návrh a implementace systému na agregaci nabídky nemovitostí v České republice
Drobník, Jakub ; Kučera, Jan (vedoucí práce) ; Chlapek, Dušan (oponent)
Diplomová práce se zabývá návrhem a implementací systému na agregaci nabídky nemovitostí v České republice. Cíl práce je vytvořit systém, který umožní agregovat data o realitních nabídkách, které jsou dostupné na internetu. Práce se skládá ze dvou základních částí, v první části práce je čtenář uveden do řešené problematiky, v druhé části je pak popsán návrh a implementace systému. V první části práce se autor zabývá způsoby, jak lze získávat data z webových stránek, zejména extrakcí dat pomocí automatických robotů. Druhá část práce se věnuje návrhu a implementaci systému pro agregaci dat. V této části jsou identifikovány požadavky na systém, které jsou vytvořeny spolu se zadavatelem systému. Na základě definovaných požadavků je vytvořen návrh systému, tento návrh je poté implementován. Výstupem práce je funkční prototyp systému, který agreguje data z realitních portálů do připravené databáze. Hlavním přínosem práce je ukázka možného přístupu, jakým lze agregovat data z určitého segmentu trhu do databáze.
|
|
|
Použití text miningových metod pro analýzu uživatelských recenzí filmů
Palatínus, Vojtěch ; Matějka, Martin (vedoucí práce) ; Novotný, Ota (oponent)
Tématem této práce je problematika spojená s potížemi, které nastávají při práci s nestrukturovanými daty. Konkrétně se zaměřuje na přeměnu nestrukturovaných dat na data strukturovaná pomocí technik text miningu a přiblížení teoretických poznatků v oblasti tzv. Big Data, strukturovaných, semistrukturovaných a nestrukturovaných dat. Cílem práce je ucelené představení problematiky nestrukturovaných dat, ukázat jejich přeměnu na data strukturovaná pomocí metod text miningu a na základě takto vydolovaných dat provést analýzu uživatelských recenzí filmů z webu Mezinárodní Internetové filmové databáze. Přínosem práce je přiblížit čtenáři problematiku nestrukturovaných dat a na praktické ukázce ukázat, jak lze využít text miningových metod při dolování relevantních informací z tohoto typu dat.
|
|
|
Semantic relation extraction from unstructured data in the business domain
Rampula, Ilana ; Pecina, Pavel (vedoucí práce) ; Kuboň, Vladislav (oponent)
V posledních letech se využití textové analytiky v komerční sféřě postupně stává významým tématem pro vědecké a praktické aplikace. Zaměřili jsme se na určování vztahů mezi entitami z dat dodaných partnerskou společností. Analýza textu z této sféry ale vyžaduje jiný přístup: počítání s nepřesnostma a specifickými atributy. V této práci jsme se rozhodli ukázat využití dvou metod pro určování vztahů: tzv. Snowball systém a Metodu vzdáleného dohledu (z angl. Distant Supervision), které jsme přizpůsobili pro dodaná data. Dané metody byli implementovány pro využití strukturovaných a nestrukturovaných dat z firemní databáze. Klíčová slova: Získavání informací, Určování vztahů mezi entitami, Textová analytika, Distant Supervision, Snowball
|
|
|
Využítí nestrukturovaných dat v Business Intelligence
Rakhmanova, Malika ; Šperková, Lucie (vedoucí práce) ; Karkošková, Soňa (oponent)
Cílem bakalářské práce je identifikovat hlavní trendy, které se vyskytují na trhu Business Intelligence a týkají se nestrukturovaných dat, popsat možnosti pro integraci nestrukturovaných dat, objasnit, jaký vliv na podnik mají výsledky, které lze získat pomocí těchto řešení, a jak celkově zakomponovat analýzu nestrukturovaných dat do BI. Dalším cílem je ukázat současnou situaci zpracování nestrukturovaných dat na trhu na příkladu systému BI. Práce je rozdělená do několika částí. Nejdřív je popsaná problematika a základní komponenty Business Intelligence, dále identifikace trendů na trhu. Potom následuje další část: rozdělení dat na strukturované a nestrukturované. Zde je část o tom, jak se dá přistupovat a analyzovat nestrukturovaná data a jaké mají místo v BI. Tímto se končí blok nestrukturovaných dat a začíná popis rozšířené verze BI. Nakonec je představena současná situace na trhu a nástroje BI, které zahrnují nestrukturovaná data. Tato část poskytuje přehled o tom, jak nástroje přistupují k analýze nestrukturovaných dat. Ke zpracování práce je použita odborná literatura, profesionální i volně dostupné internetové zdroje. Smyslem práce je posloužit jako informační zdroj pro rychlé zorientování v současné situaci, sloužit jako průvodce světem BI řešení a ukázat potenciálním uživatelům, jaké jsou možnosti a funkcionality těchto řešení.
|
|
|
Analýza nestrukturovaného obsahu z veřejně dostupných sociálních médií za pomocí nástroje Watson společnosti IBM
Šverák, Martin ; Molnár, Zdeněk (vedoucí práce) ; Hawlová, Kateřina (oponent)
Tato diplomová práce se zabývá analýzou nestrukturovaných dat z veřejných sociálních médií. Konkrétně potom analýzou dat ze sociálních médií na společnost Vodafone Czech Republic a.s. Obsah diplomové práce je složen ze dvou částí, první tvoří teoretický rámec pro část druhou. První část popisuje sociální média, dále rozdělení dat na strukturované a nestrukturované, a následně nástroje, které se pro zpracování nestrukturovaných dat využívají. V druhé části je nástroj Watson využit při analýze veřejně dostupných dat. Je zkonstruována metodika, kterou se proces analýzy řídí, a následně je využita při tvorbě pilotní aplikace. Ta má za cíl ověřit funkčnost analýzy nestrukturovaných dat nástrojem Watson. V závěru jsou výsledky analýzy. Mezi hlavní přínosy této diplomové práce patří vytvoření pilotní aplikace nástroje Watson a tím ověření jeho funkčnosti. Pilotní aplikace se nemůže rovnat kompletní analýze, které je nástroj schopen, ale může posloužit jako ukázka funkcionalit nástroje.
|
|
|
Konkurenční analýza předních ICT firem na českém trhu
Dvořák, Oskar ; Feige, Tomáš (vedoucí práce) ; Molnár, Zdeněk (oponent)
Diplomová práce pojednává o oboru Competitive Intelligence ve vztahu k možnostem aplikace jeho metod a nástrojů pro konkurenční analýzu tržního prostředí s využitím moderních virtuálních sociálních sítí. Teoretická část se zaměřuje na charakteristiku tržního prostředí ICT firem s využitím Porterovy analýzy a dále na popis vybraných nástrojů a metod sloužících ke zpracování nestrukturovaných dat a analýze sociálních sítí. Praktická část vychází z reálného projektu, který probíhal od začátku března 2013 ve společnosti IBM Česká republika, spol. s r. o. Na něm jsou demonstrovány současné možnosti využití potenciálu informačních technologií v oboru Competitive Intelligence.
|
|
|
Využití sociálních sítí v Competitive Intelligence
Feige, Tomáš ; Molnár, Zdeněk (vedoucí práce) ; Švík, Martin (oponent)
Práce se zaměřuje na oblast Competitive Intelligence (konkurenční zpravodajství) s důrazem na nové možnosti ve vztahu k moderním sociálním sítím. Nejprve vyhodnocuje obecnou analýzu aktuálního stavu trhu a následně se podrobně věnuje jednotlivým předním hráčům a jejich klíčovým produktům, čímž poskytuje detailní pohled na celou oblast Competitive Intelligence. V závěru teoretické části se poté soustředí na možnosti využití moderních sociálních sítí a dalších sociálních a soft zdrojů právě pro Competitive Intelligence. Praktická část práce je věnována reálnému projektu, který se uskutečnil ve spolupráci s IBM zkraje roku 2012. Na tomto projektu jsou demonstrovány teoretické poznatky sepsané v úvodní části práce. Vzhledem k absenci obdobných zdrojů může být celá kapitola použita jako referenční model pro budoucí projekty shodného zaměření.
|
|
|
Uložení hierarchických dat a nestrukturovaných dat s využitím Java Content Repository
Pytelka, Petr ; Pavlíčková, Jarmila (vedoucí práce) ; Feuerlicht, Jiří (oponent)
Práce podává přehled možností uložení hierarchických a nestrukturovaných dat, které poskytují standardy JSR-170 a JSR-283 - "Content Repository for Java". Východiskem práce je v první části teorie grafů, na jejímž základě autor definuje termín hierarchických dat. Zde jsou také ukázány další metody ukládání dat od souborových systémů, databázových systémů až po systémy správy dokumentů. Popis standardu JSR-283 v další části přináší detailnější pohled na jeho možnosti. Následně je provedeno srovnání možnosti relačních, objektově-relačních databází a možnosti, které poskytují jednotlivé techniky objektově relačního mapování. Detailnější pohled je věnován referenční implementaci JackRabbit. Jsou na ní ukázány základy práce s příslušným API. Součástí práce je také případová studie, v níž je realizována vnitřní část systému správy dokumentů. Na této studii jsou provedena měření výkonosti referenční implementace JackRabbit. Vyústěním práce je vytvoření sady kritérií, kdy je vhodné využít pro uložení hierarchických a nestrukturovaných dat repozitář dle standardu JSR-170/283, případně přímo implementaci JackRabbit.
|
host ::
RSS.